Vorhersagemodellierung

Bedingt ähnlich zu Glaskugel-Lesen

Sebastian Sauer

Letzte Aktualisierung: 2022-01-31 22:26:02

WORK IN PROGRESS

Allison Horst, CC-BY

1 tl;dr

In diesem Modul lernen Sie das Handwerk der Prognose: Auf Basis von Fakten (Daten) den (noch unbekannten) Wert einer Zielvariablen vorherzusagen. Zum Beispiel wieviel Umsatz von einem Kunden mit einem bestimmten Profil im Schnitt zu erwarten ist. Damit lernen Sie die Grundkompetenzen zum Berufsbild Data Scientist – ein angesagtes Berufsbild unserer Zeit. Außerdem lernen Sie etwas Handwerkszeug der (quantitativen) Forschung; der überwältigend große Teil der Forschung basiert auf Ideen, von denen Sie ein paar in diesem Kurs lernen.

2 Hinweise

  • Dieser Kurs ist lizensiert unter der MIT Lizenz. Das ist eine permissive Lizenz, die erlaubt, dass Sie diesen Kurs frei verwenden können. Sie haben (nur) die Verpflichtung, zu zitieren und auf die Lizenzart hinzuweisen.

  • Installation von R und seinen Freunden

  • Mitarbeit oder Verbesserungsvorschläge: am besten als Github Issue einstellen.

3 Didaktik

3.1 Literatur

Zentrale Begleitlektüre ist Sauer (2019).

4 Vorbereitung vor dem Kurs

4.1 Installation von R und seiner Freunde

5 Themen

5.1 Grundbegriffe

5.1.1 Lernziele

  • Sie kennen zentrale Begriffe im Kontext der Datenanalyse.
  • Sie können den Unterschied zwischen Signal und Rauschen erklären.

5.1.2 Literatur

  • MODAR Kap. 1

5.1.3 Folien

5.1.4 Videos

5.2 ERRRstkontakt

5.2.1 Lernziele

  • Sie können R starten.
  • Sie können grundlegende Operationen in R durchführen.

5.2.2 Literatur

  • MODAR Kap. 2-4

5.3 Datenimport

5.3.1 Lernziele

  • Sie können Daten (verschiedener Formate) in R importieren.
  • Sie kennen einige Datenstrukturen in R.

5.4 Datenjudo

5.4.1 Lernziele

  • Sie können Daten in R aufbereiten mit dem Tidyverse.

5.4.2 Literatur

  • MODAR Kap. 7

5.4.3 Videos

5.5 Deskriptive Statistik

5.5.1 Lernziele

  • Sie beherrschen grundlegende Operationen der univariaten deskriptiven Statistik sowohl für Lage- als auch Streuungsmaße.
  • Sie verstehen die Grundkonzepte der Korrelation und können diese in R berechnen.

5.5.2 Literatur

  • MODAR Kap. 8

5.6 Praxisprobleme der Datenaufbereitung

5.6.1 Lernziele

  • Sie wissen mit typischen Problemen der Datenaufbereitung umzugehen, wie mit fehlenden Werten, Datenanomalien oder Formatänderung der Tabelle.
  • Sie kennen die grundlegenden Eigenschaften der Normalverteilung.

5.6.2 Literatur

  • MODAR Kap. 9

5.7 Datenvisualisierung

5.7.1 Lernziele

  • Sie können Daten visualisieren, um wesentliche Einsichten zu vermitteln.

5.7.2 Literatur

5.8 Fallstudie-EDA

5.8.1 Lernziele

  • Sie können die gelernten Techniken der explorativen Datenanalyse praktisch anwenden.

5.8.2 Literatur

  • NA NA

5.8.3 Videos

5.9 Modellieren

5.9.1 Lernziele

  • Sie verstehen die Methoden des Modellierens.

5.9.2 Literatur

  • MODAR Kap. 15

5.10 Regression

5.10.1 Lernziele

  • Sie verstehen die Grundkonzepte der Regression und können diese in R anwenden.

5.10.2 Literatur

  • MODAR Kap. 18

5.11 Klassifikation

5.11.1 Lernziele

  • Sie verstehen die Grundkonzepte der logistischen Regression und können diese in R anwenden.

5.11.2 Literatur

  • MODAR Kap. 19

5.12 Fallstudie-Regression

5.12.1 Lernziele

  • Sie können die gelernten Techniken der Regressionsanalyse praktisch anwenden.

5.12.2 Literatur

  • NA NA

5.12.3 Videos

5.13 Fallstudie-Modellieren

5.13.1 Lernziele

  • Sie können die gelernten Techniken de Modellierens in der Statistik praktisch anwenden.

5.13.2 Literatur

  • NA NA

5.13.3 Videos

6 Prüfung

Bei der Prüfung handelt es sich um einen Prognosewettbewerb.

6.1 Hinweise zur Prüfung

Hinweise zur Prüfung

7 Literatur

Sauer, S. (2019). Moderne Datenanalyse mit R: Daten einlesen, aufbereiten, visualisieren und modellieren. 1. Auflage 2019. FOM-Edition. Springer.

8 Kudos

Beim Schreiben dieses Kurses habe ich auf der Vorarbeit vieler Menschen aufgebaut. Viele Menschen haben mich unterstützt, großzügig und auf verschiedene Weise.

Einige möchte ich herausgreifen, um Danke zu sagen:

  • Kollegis wie Karsten Lübke, von denen ich viel gelernt habe.
  • Alle Open-Source-Entwickler, die Projekte wie dieses überhaupt erst möglichen machen. 💌